| 基于机器视觉和MSD微结构描述算法的霉变烟在线检测研究 |
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| 引用本文： | 刘斌,朱文魁,周雅宁,毛伟俊,钟科军,席建平,张辉,王艺斌,黄岗.基于机器视觉和MSD微结构描述算法的霉变烟在线检测研究[J].中国烟草学报,2015,21(2):29-34. |
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| 作者姓名： | 刘斌 朱文魁 周雅宁 毛伟俊 钟科军 席建平 张辉 王艺斌 黄岗 |
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| 作者单位： | 1 湖南中烟工业有限责任公司, 湖南长沙万家丽路188号 410014; |
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| 基金项目： | 国家烟草专卖局重点实验室项目"打叶复烤均质化加工技术研究"(212014AA0630);湖南中烟工业有限责任公司科技项目"在线智能化片烟精选系统的研制"(KY2011ZB0003) |
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| 摘 要： | 为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选, 设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像, 采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征, 基于神经网络集成分类算法, 通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习, 实现霉变烟的在线检测识别。经过测试, 该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示, 采用霉烟靶物单独过料时, 机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上; 将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时, 系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明, 机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
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| 关 键 词： | 烟叶 机器视觉 微结构描述算法 霉变烟检测 |
| 收稿时间： | 2014-04-20 |
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